A kutatás az Óbudai Egyetem hallgatói körében vizsgálja a mesterséges intelligencia (MI) gazdasági felsőoktatásban való alkalmazását. A munka áttekinti az MI oktatási potenciálját és az oktatásban való alkalmazásának előnyeit és kihívásait meglévő kutatási eredményekkel alátámasztva. 162 aktív hallgató körében elvégzett kérdőíves felmérés részletezésével mutatja be az egyetem hét gazdasági és menedzsment szakán tanuló körében végzett adatgyűjtés eredményeit leíró statisztikák és hipotézisvizsgálatok segítségével. Az eredmények szerint a diákok a korábbi mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalatuktól függetlenül összességében pozitívan tekintenek ennek a techonológiának az oktatásban való használatára, 91%-a úgy véli, hogy az MI előnyösen lenne használható az egyetemi oktatásban. A következtetések hangsúlyozzák az MI oktatási integrációjának jelentőségét és szükségességét, ajánlásokat téve az intézmények számára az MI oktatási képességek fejlesztésére és a tanárok képzésére.
XIII. ÉVF. 2025. 1. SZÁM 40-45
DOI: 10.24387/CI.2025.1.8
Cikk megtekinthető: http://controllerinfo.hu/wp-content/uploads/2025/05/Pages-from-Controller_2025_1-8.pdf
IRODALMI FELDOLGOZÁS
ALWAQDANI, M. (2024): Investigating teachers’ perceptions of artificial intelligence tools in education: Potential and difficulties. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12903-9
ANANTRASIRICHAI, N. & BULL, D. (2022): Artificial intelligence in the creative industries: A review. Artificial Intelligence Review, 55(1), 589–656. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10039-7
CELIK, I. – DINDAR, M. – MUUKKONEN, H. & JÄRVELÄ, S. (2022): The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: A Systematic Review of Research. TechTrends, 66(4), 616–630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
CHAN, C. K. Y. (2023): A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
CHASSIGNOL, M. – KHOROSHAVIN, A. – KLIMOVA, A. & BILYATDINOVA, A. (2018): Artificial Intelligence trends in education: A narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16–24. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233
CHELLIAH, J. (2017): Will artificial intelligence usurp white collar jobs? Human Resource Management International Digest, 25(3), 1–3. https://doi.org/10.1108/HRMID-11-2016-0152
COREA, F. (2019): Applied Artificial Intelligence: Where AI Can Be Used In Business. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77252-3
COTTON, D. R. E. – COTTON, P. A. & SHIPWAY, J. R. (2024): Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
DE ALMEIDA, P. G. R. – DOS SANTOS, C. D. & FARIAS, J. S. (2021): Artificial Intelligence Regulation: A framework for governance. Ethics and Information Technology, 23(3), 505–525. https://doi.org/10.1007/s10676-021-09593-z
DIETZ, F. (2020): A mesterséges intelligencia az oktatásban: Kihívások és lehetőségek. Scientia et Securitas, 1(1), 54–63. https://doi.org/10.1556/112.2020.00009
PEDRO, F. – SUBOSA, M. – RIVAS, A. – VALVERDE, P. (2019): Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development, Unesco Working Papers on Education Policy, UNESCO (2019) https://repositorio.minedu.gob.pe/handle/20.500.12799/6533
GOLDA, A. – MEKONEN, K. – PANDEY, A. – SINGH, A. – HASSIJA, V. – CHAMOLA, V. & SIKDAR, B. (2024): Privacy and Security Concerns in Generative AI: A Comprehensive Survey. IEEE Access, 12, 48126–48144. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3381611
GOODFELLOW, I. – BENGIO, Y. & COURVILLE, A. (2016): Deep learning. The MIT Press.
JÄCKEL, K. – GARAI-FODOR, M. (2024): Mesterséges intelligencia alkalmazása a felsőoktatásban tanuló Z generációs hallgatók szemszögéből. In: Varga, János; Csiszárik-Kocsir, Ágnes; Garai-Fodor, Mónika (szerk.) Vállalkozásfejlesztés a XXI. században I. kötet: Újszerű meglátások és hagyományos megoldások napjaink gazdasági és társadalmi problémáinak kezelésében, Budapest, Magyarország: Óbudai Egyetem, Keleti Károly Gazdasági Kar 358 p. pp. 225-237. 13 p.
KELLY, A. – SULLIVAN, M. & STRAMPEL, K. (2023): Generative artificial intelligence: University student awareness, experience, and confidence in use across disciplines. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(6). https://doi.org/10.53761/1.20.6.12
KISS, Á. & LUKÁCS, J. (2017): A számvitel és a menedzseri tudásháló kapcsolata. Controller Info, Vol. 5. No. 3. ISSN 20639309. https://doi.org/10.24387/CI.2017.3.1
LAMERAS, P. & ARNAB, S. (2021): Power to the Teachers: An Exploratory Review on Artificial Intelligence in Education. Information, 13(1), 14. https://doi.org/10.3390/info13010014
LEHOCZKY, M. H. & KOLLÁR, C. (2022): A mesterséges intelligencia múltja, jelene és jövője a senior és a junior szakértők szemszögéből (1. rész). Biztonságtudományi Szemle, 4(1), 117-129.
MCGRATH, C. – CERRATTO PARGMAN, T. – JUTH, N. & PALMGREN, P. J. (2023): University teachers’ perceptions of responsibility and artificial intelligence in higher education—An experimental philosophical study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100139. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100139
OWOC, M. L. – SAWICKA, A. & WEICHBROTH, P. (2021): Artificial Intelligence Technologies in Education: Benefits, Challenges and Strategies of Implementation. In M. L. Owoc & M. Pondel (Eds.), Artificial Intelligence for Knowledge Management (Vol. 599, pp. 37–58). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85001-2_4
PAIVA, R. & BITTENCOURT, I. I. (2020): Helping Teachers Help Their Students: A Human-AI Hybrid Approach. In I. I. Bittencourt, M. Cukurova, K. Muldner, R. Luckin, & E. Millán (Eds.), Artificial Intelligence in Education (Vol. 12163, pp. 448–459). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-52237-7_36
PANJWANI-CHARANIA, S. & ZHAI, X. (2023): AI for Students with Learning Disabilities: A Systematic Review (October 30, 2023). Panjwani-Charani, S. & Zhai, X. (in press). AI for Students with Learning Disabilities: A Systematic Review. In X. Zhai & J. Krajcik (Eds.), Uses of Artificial Intelligence in STEM Education (4617715). Oxford, UK: Oxford University Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4617715
RAHMAN, A. B. A. – RODZI, Z. M. – RAZALI, I. N. B. – MOHAMAD, W. N. – NAZRI, I. S. B. M. & AL-SHARQI, F. (2023): Breaking the Illusion: The Reality of Artificial Intelligence’s (AI) Negative Influence on University Students. 2023 4th International Conference on Artificial Intelligence and Data Sciences (AiDAS), 194–199. https://doi.org/10.1109/AiDAS60501.2023.10284674
REVÁK, B. & CSISZÁRIK-KOCSIR, Á. (2024): A mesterséges intelligencia oktatásban való alkalmazásának biztonsági dimenziói interkulturális megközelítésben. BIZTONSÁGTUDOMÁNYI SZEMLE 2676-9042 6 (3) pp. 127-139 Paper: 11 2024
RUSSELL, S. J. & NORVIG, P. (2016): Artificial intelligence: a modern approach. Pearson.
SZABÓNÉ BALOGH, Á. (2023): Mesterséges intelligencia az oktatásban. Mesterséges intelligencia, 5(2), 51–61. https://doi.org/10.35406/MI.2023.2.51
SHAO, Z. – YUAN, S. & WANG, Y. (2020): Institutional Collaboration and Competition in Artificial Intelligence. IEEE Access, 8, 69734–69741. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2986383
SWEENEY, S. (2023): Who wrote this? Essay mills and assessment – Considerations regarding contract cheating and AI in higher education. The International Journal of Management Education, 21(2), 100818. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100818
TAN, S. C. – LEE, A. V. Y. & LEE, M. (2022): A systematic review of artificial intelligence techniques for collaborative learning over the past two decades. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100097. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100097
YABLONSKY, S. A. (2020): AI-Driven Digital Platform Innovation. Technology Innovation Management Review, 10(10), 4–15. https://doi.org/10.22215/timreview/1392
YU, H. (2023): Reflection on whether Chat GPT should be banned by academia from the perspective of education and teaching. Frontiers in Psychology, 14, 1181712. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1181712
ZHAI, X. – CHU, X. – CHAI, C. S. – JONG, M. S. Y. – ISTENIC, A. – SPECTOR, M. – LIU, J.-B. – YUAN, J. & LI, Y. (2021): A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 1–18. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
